Fire detection systems have greatly contributed to the safety of the people against fire incidents. However, most of these systems are not for outdoor residential areas. Outdoor residential areas need devices that would detect fire outbreaks with faster conveyance of alert from strategic locations in the involved areas to the nearest fire stations. Using temperature and ionization smoke sensors, GPS and GSM modules, ZigBee module and ATmega328P, a wireless automated fire detection system is proposed. This design will include the entire area covered by the proposed system by installing intelligent sensor nodes and servers in strategic locations of the affected area. The proposed system will be capable of detecting the presence of smoke and fire in the areas covered by the proposed system. An alert message is then sent to the proposed system’s intended recipients by wireless means. The proposed system can also record and save information which include the location coordinates of fire in the area and the date of the fire incident. The gathered information are then saved in an Excel file for statistical record purposes.

Wireless Automated Fire Detection System on Utility Posts Using ATmega328P

The development of embedded systems for monitoring is currently developing rapidly, often with the development of the Internet of Things (IoT). One of the monitoring systems that are widely designed is the temperature monitoring system. LM35 temperature sensors are often used in system design to read ambient temperature automatically. In the design results, the temperature data reading on the sensor has a percentage of data reading errors. In this study, we made an equation using simple linear regression to predict the percentage of error against the time that the sensor was used while reading temperature data. In the initial steps we designed a simple embedded system using the Arduino and the LM35 temperature sensor. Furthermore, measurements are made for a certain interval every five minutes. From the measurement data, the constant and regression coefficient are calculated by determining time as the dependent variable (Causal Factor Variable) and the percentage of error as the independent variable (Predictors). The results obtained a constant value of 5.56 and a regression coefficient of -0.014.

Predict the Percentage Error of LM35 Temperature Sensor Readings using Simple Linear Regression Analysis

At present, school bus services play a vital role to transport students in every country region from home to schools. Many of parents are relying very much on the school bus services although they are worried about their children safety. Realizing of that problem, this paper proposed a SMS based solution to assist most of parents to identify their kid's movement (in/out) of the school bus. SMS will be sent to parents once their children ride on the bus and reached the destination. The project aims to develop a school bus security system using RFID and GSM technologies. RFID is used to identify the student's identity with the parent's contact number and also head count whereas GSM is used as a platform to notify parent on their kid's movement via SMS. Tests has been conducted on the overall performance of the developed prototype. From the results, it was found that the developed project is capable to provide a real-time messaging system to parents on their children whereabouts; with an additional feature of student attendance checker. In brief, this developed prototype system could give the peace of mind for most of parents who are entrusting their children traveling with the school bus transportation.

Development of School Bus Security System Based on RFID and GSM Technonologies for Klang Valley Area

With the expansion of the Internet of Things (IoT), several monitoring solutions are available in the market. However, most solutions use proprietary software, which is costly and do not provide online monitoring, hampering data access and hindering preventive actions. This article presents LimnoStation, a low-cost integrated hardware and software solution that employs IoT concepts with LoRaWan, whose main objective is to monitor environmental and oceanographic data from surface and submerged sensors, which can be accessed online and has low-power consumption. Long-distance transmission tests were performed analyzing battery consumption and readings taken by the LimnoStation sensors. The results show that the average error of sensor readings was 0.51%, with a battery life of more than 2900 days and costing about 100 times less compared to commercial sensors. The evaluation of the LimnoStation showed that it is viable not only for academic use, but also as a replacement for presenting lower cost, high reliability, greater integration, and more functionality than most solutions found on the market. 

An integrated solution of software and hardware for environmental monitoring

With the expansion of the Internet of Things, several solutions for monitoring are available in the market. However, most solutions use proprietary, costly software and do not offer online monitoring, which difficults access to data and prevents to take actions in a preventive way. This article presents EstAcqua, an integrated solution of low cost hardware and software that uses concepts of Internet of Things with LoRaWan, which main objective is to monitor environmental and oceanographic data from surface and submerged sensors, featuring remote access in real time and low energy consumption. Tests were performed in real environments to show the feasibility of the solution. Resumo. Com a expansão da Internet das Coisas, diversas soluções para monitoramento estão disponı́veis no mercado. Entretanto, a maioria das soluções utilizam software proprietário, de custo elevado e não oferecem monitoramento online, dificultando o acesso aos dados e impedindo que ações sejam tomadas de forma preventiva. Este artigo apresenta a EstAcqua, uma solução integrada de hardware e software de baixo custo que utiliza conceitos de Internet das Coisas com LoRaWan, cujo objetivo principal é monitorar dados ambientais e oceanográficos de sensores de superfı́cie e submersos, podendo ser acessada remotamente em tempo real e tendo baixo consumo de energia. Foram efetuados testes em ambientes reais para mostrar que a solução é viável. 1. Introdução Segundo o relatório da National Aeronautics and Space Administration (NASA)1 a temperatura global aumentou 1.0◦C desde o ano de 1880, sendo que os últimos 18 anos mais quentes ocorreram depois do ano 2000. Além do aumento da temperatura, tem-se também o aumento do nı́vel dos mares, a diminuição das camadas polares e o aumento da emissão de dióxido de carbono. Diante disso, monitorar o meio ambiente é de extrema importância. 1https://climate.nasa.gov Dentre os ecossistemas aquáticos os lagos têm sido considerados como efetivos sentinelas de mudanças ambientais ao integrar em seus sistemas fı́sicos, quı́micos e biológicos respostas da variabilidade dos fluxos de energia e matéria, inclusive possibilitando o registro de longo prazo de mudanças climáticas [Adrian et al. 2009, Schindler 2009]. A necessidade de avaliação das tendências dos processos de estratificação e desestratificação térmica, hidrodinâmica, distribuição de nutrientes e gases dissolvidos, como oxigênio, além de produtividade primária e secundária demandam o monitoramento contı́nuo e de longo prazo de variáveis chave destes processos. A partir da análise de dados e a geração de informações subsidia-se sistemas de suporte à decisão (SSD) para gestão ambiental lacustre quanto aos problemas de eutrofização, assoreamento, contaminação e a consequente perda de bens e serviços ambientais proporcionados pelos ecossistemas aquáticos [Straskraba and Tundisi 2000]. Nessa linha, o Programa Global Lake Ecological Observatory Network GLEON tem como foco o desenvolvimento de projetos cientı́ficos inovadores para coleta, compartilhamento e interpretação de dados em alta resolução de sensores para compreensão, predição e comunicação do papel e resposta dos lagos em um ambiente global em mudança. Atualmente, profissionais e pesquisadores fazem monitoramento de áreas urbanas e rurais a partir da obtenção de variáveis ambientais (e.g. climáticas, limnológicas, oceanográficas), visando a criação de um banco de dados com a evolução das condições ambientais. Para isso utilizam-se estações meteorológicas e através das quais se obtém dados climáticos como temperatura do ar, precipitação da chuva, velocidade do vento, umidade e iluminância, assim como sensores hidrológicos para a obtenção de variáveis como temperatura da água, concentração de oxigênio dissolvido, pH, turbidez, entre outras. Entretanto, os equipamentos mais comercializados para a medição dessas variáveis apresentam um grande problema: são equipamentos proprietários, de elevado custo, com código fonte fechado e sem interoperabilidade com equipamentos de outros fabricantes. Dessa forma, o usuário fica restrito à aquisição de produtos do mesmo fabricante que já utiliza. Ou seja, caso outro fabricante lance um produto de melhor qualidade, com mais funcionalidades ou de menor custo, ele não será compatı́vel com os outros produtos já adquiridos. Dentre os procedimentos mais utilizados, os sensores são instalados no local de medição e fazem a coleta dos dados através de um datalog e, após um perı́odo, normalmente de um mês, deve-se voltar até o sensor para coletar os dados registrados. Nesse ı́nterim, caso o sensor seja furtado e/ou danificado, perde-se todos os dados coletados. Além disso, os sistemas de monitoramento em tempo contı́nuo convencionais não dispõe deavisos prévios no caso de uma variável ultrapassar um valor limite, como por exemplo, se a concentração de oxigênio dissolvido for inferior a 2,0 mg/L, implica em estresse fisiológico para os peixes. Caso o local de instalação dos equipamentos seja de difı́cil acesso, a tarefa de instalar o equipamento e coletar os dados se torna ainda mais exaustiva. Estamos vivendo uma época de proliferação de objetos inteligentes com capacidade de sensoriamento, processamento e comunicação [Loureiro 2016]. Nos últimos anos ocorreu uma miniaturização e redução dos preços dos sensores tornando mais fácil a tarefa de monitorar. Com a facilidade de obtenção de sensores de baixo custo e consumo, diversas soluções de monitoramento utilizando conceitos de Internet das Coisas (do inglês Internet of Things (IoT)) estão sendo desenvolvidas. Atualmente temos 11 bilhões de dispositivos IoT e, segundo a Forbes2, o ano de 2018 será de grandes avanços nessa área. Nesse contexto, este artigo apresenta a EstAcqua, uma estação com sensores para monitoramento ambiental e oceanográfico, atualmente de superfı́cie que coletam dados de pressão atmosférica, umidade, temperatura e iluminância, além de submersos para coletarem temperaturas em diferentes profundidades. Todos os sensores estão conectados a um microcontrolador LoPy43 e o envio dos dados é realizado usando LoRaWan4. Essa estação, além de possuir uma arquitetura aberta de implementação, com uma solução integrada de software e hardware de baixo custo, tem como diferenciais: (i) possibilidade de instalação em locais remotos e sem acesso à Internet ou sinal de celular; (ii) longo alcance de transmissão (podendo chegar a poucos quilômetros); (iii) acesso aos dados pela Internet; (iv) criação de gráficos mostrando a variação dos dados, com possibilidade de criação de alarmes para notificar situações que necessitam de atenção, tornando possı́vel tomar ações preventivas; (v) fácil instalação e utilização; e (vi) excelente autonomia de bateria e ilimitada com adição de painel solar. Para validação do protótipo da estação ambiental, foram realizadas medições na lagoa situada dentro da Universidade Federal do Espı́rito Santo (UFES) e transmitidos os dados para o Departamento de Oceanografia e Ecologia, situado a 130 metros do local das medições. Também foram efetuados testes no Lago Terra Alta, no municı́pio de Linhares, no norte do estado do Espı́rito Santo, onde o protótipo foi colocado em uma balsa instalada no meio do lago e os dados coletados foram transmitidos para a margem do lago situada a até 3, 2 km de distância, como mostra a Figura 1. Figura 1. Localização da EstAcqua no lago Terra Alta (Linhares, ES) e experimento de alcance de dados via LoRaWan O restante deste artigo está dividido da seguinte forma: Na Seção 2, serão apresentados e discutidos trabalhos relacionados. Na Seção 3, será apresentada a arquitetura, as caracterı́sticas e os desafios encontrados na implementação da EstAcqua. Na Seção 4, 2https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/01/04/the-Internet-of-things-iot-will-be-massive-in2018-here-are-the-4-predictions-from-ibm 3https://pycom.io/hardware/lopy4-specs 4Protocolo que define a arquitetura da tecnologia LoRa (https://www.lora-alliance.org) será detalhada a avaliação da EstAcqua. A Seção 5 conclui o artigo e faz indicações de trabalhos futuros. 2. Trabalhos Relacionados A popularização de microcontroladores de fácil programação e interface amigável proporcionou a criação de diversas soluções de hardware integrada com software, dentre elas para a área de monitoramento ambiental. Com a facilidade de integração com os microcontroladores removeu-se a barreira que outrora existia: a dificuldade eletrônica para que seja possı́vel integrar o microcontrolador com outros dispositivos. No trabalho de Thobias [Tose 2012] foi desenvolvido um protótipo para monitoramento de estações de esgoto com Arduino conectado a sensores de temperatura, umidade e gases, utilizando uma tecnologia de comunicação sem fio, ZigBee, para transmissão dos dados. Entretanto, essa é uma abordagem de alto custo financeiro, com baixo alcance (devido à frequência de operação), muito sensı́vel a interferências de outros dispositivos, com baixa autonomia de bateria e dependente de um computador localizado próximo ao local de instalação do protótipo. A EstAcqua se diferencia por ter um alcance de transmissão significativamente maior, funcionar com bateria e a possibilidade de funcionamento sem a necessidade de um computador próximo. Já o trabalho de Fabio [de Oliveira 2017] mostra a criação de um magnetômetro utilizando conceitos de Internet das Coisas com uma interface web para visualização dos dados online. O magnetômetro conta com sensores de temperatura para ajudar nas medidas realizadas e armazena em um banco de dados em um cartão micro SD. O presente trabalho se diferencia por usar LoRaWan para transmissão dos dados e ser focado em monitoramento ambiental e oceanográfico. George Mois [Mois et al. 2017] fez um estudo comparativo de três soluções diferentes de sensores inteligentes para o monitoramento de dados ambientais utilizando transmissão sem fio WiFi e Bluetooth. Por se tratar de tecnologias de baixo alcance, o emprego dessas

/pdf/estacqua-proposta-de-solucao-integrada-de-hardware-software-1twwkf7zxo.pdf

EstAcqua: Proposta de solução integrada de Hardware, Software e Internet das Coisas para monitoramento ambiental

The objective of this paper is to design and implement the low cost digital meter using PIC microcontroller, which could be used for monitoring the temperature and humidity of our environment. In this paper, it is focused mainly for our homes. The temperature is measured using LM35 temperature sensor and the humidity is measured using DHT11 humidity sensor. The measured parameters are displayed through LCD screens, normally like a digital meter. Apart from acting as a meter, it performs the function of automated control system which controls the motor driver connected to the fan, based on the temperature sensed using the microcontroller. When the fire catches the home and the sensor values exceeds the limit, an alert SMS will be sent to the person living in the home through the SIM900 GSM module. Also, an SMS carrying the home address will be sent to the fire department which alerts the fire fighters to urge to the location so that they can protect the home from fire. This paper also proposes the idea of automatic humidity controller using dehumidifier controlled by the microcontroller through the relay module. Thus, the proposed microcontroller based automated digital meter model has been discussed in the paper.

Irshad Sm

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Microcontroller based digital meter with alert system using GSM